规则引擎适合推荐系统吗
社区干货
干货|优化推荐系统:如何利用A/B实验找到最佳策略
本文作者为火山引擎A/B测试团队资深研发工程师,内容主要介绍A/B实验在推荐系统中的应用,并介绍了在实践中总结的几点经验,希望对做信息流推荐、电商推荐、广告推荐等方向的同学有所启发。 
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5年迭代5次,抖音推荐系统演进历程
2021 年,字节跳动旗下产品总 MAU 已超过 19 亿。在以抖音、今日头条、西瓜视频等为代表的产品业务背景下,强大的推荐系统显得尤为重要。Flink 提供了非常强大的 SQL 模块和有状态计算模块。目前在字节推荐场景,实时... 目前字节跳动推荐场景基础特征的生产现状是“百花齐放”。离线特征计算的基本模式都是通过消费 Kafka、BMQ、Hive、HDFS、Abase、RPC 等数据源,基于 Spark、Flink 计算引擎实现特征的计算,而后把特征的结果写入在线...
5年迭代5次,抖音推荐系统演进历程
2021 年,字节跳动旗下产品总 MAU 已超过 19 亿。在以抖音、今日头条、西瓜视频等为代表的产品业务背景下,强大的推荐系统显得尤为重要。Flink 提供了非常强大的 SQL 模块和有状态计算模块。目前在字节推荐场景,实时... 目前字节跳动推荐场景基础特征的生产现状是“百花齐放”。离线特征计算的基本模式都是通过消费 Kafka、BMQ、Hive、HDFS、Abase、RPC 等数据源,基于 Spark、Flink 计算引擎实现特征的计算,而后把特征的结果写入在线...
推荐系统基础结构总结 | 社区征文
这里面少不了推荐系统的作用了,它已经渗透到我们生活中的方方面面,他们解决的问题的本质都是一一样的,就是为了解决:“信息”过载的情况下,用户如何高效获取感兴趣的信息。在浩如烟海的互联网信息中和用户兴趣点之间... 因此而形成推荐系统的整个技术体系。复杂的系统通常由简单的规则而组合而来。## 技术架构实际在推荐系统的开发过程中,推荐系统工程师需要着重解决的问题有两类。一类问题与数据和信息相关,即“用户信息”、...
共建IPTV用户智能推荐系统,内容力与体验感双增!
贵州多彩新媒体携手火山引擎建设了IPTV用户智能推荐系统,借助大数据、人工智能等技术对IPTV收视数据分析和监测、预测用户兴趣偏好,并结合业务场景为贵州IPTV用户提供个性化智能推荐,从而进一步提升收视体验。 业务... 字节跳动的推荐算法已通过旗下云服务平台火山引擎对外开放。通过与火山引擎智能推荐团队深入沟通,基于先进的机器学习经验和高性能、高可用的推荐技术架构,打造出适用于贵州IPTV运营场景的智能推荐系统。 智能推荐系...
推荐系统是如何做召回的?
难道强大的推荐系统真的能在短短几十毫秒之间,把用户对全平台所有商品的兴趣都计算一遍然后选出最好的?即使是得物APP这样内容规模相对较小的平台上,使用算法规则在毫秒级的时间内把用户与所有商品或者内容的偏好... 推荐系统的召回环节,在文献中常见的翻译有两个,一个是**match**,即匹配,有点相亲的感觉,为用户先挑选一些合适的对象,然后再一个个细聊(排序);另一个是**candidate generate** ,即生成候选集,有点招聘的感觉,为用...
火山引擎VeDI:如何高效使用A/B实验,优化APP推荐系统
为用户提供个性化的内容推荐。推荐系统在不断迭代中,其算法、策略、特征、功能和用户界面时常得到更新和优化,其中推荐算法的调整尤为关键。然而,由于深度学习模型的广泛应用,推荐算法调整后的用户体验和效果难以通过经验直接判断。 为了更准确地评估和优化推荐系统,A/B实验成为了一个不可或缺的工具。A/B实验能够量化各项指标的变化,从而对推荐系统的效果进行科学评估,并为后续的优化提供数据支持。本文将以火山引擎数智平...
火山引擎VeDI:A/B实验如何应用在APP推荐系统中?
为了更准确地评估和优化推荐系统,A/B实验成为了一个不可或缺的工具。A/B实验能够量化各项指标的变化,从而对推荐系统的效果进行科学评估,并为后续的优化提供数据支持。本文将以火山引擎数智平台VeDI旗下的A/B测试平... 以视频带货推荐为例,商家分润规则调整仅对实验用户生效,通过对比实验组与对照组的指标差异评估对大盘的影响的同时,可以创建并观察商家入驻率等内容侧指标的变化。在大盘收入指标不变、商家入驻率指标有提升,甚至大...
干货|从MySQL到ByteHouse,抖音精准推荐存储架构重构解读
抖音依靠自身推荐系统为用户推送可能感兴趣的视频内容,其中兴趣圈层是推荐的重要能力,通过理解核心用户的偏好特征,判断两者偏好的相似性,从而构建同类用户的兴趣圈层,实现精准推荐。 以往的兴趣圈层往往... ByteHouse是一款OLAP引擎,具备查询效率高的特点,在硬件需求上相对较低,且具有良好的水平扩展性,如果数据量进一步增长,可以通过增加服务器数量来提升处理能力。 **本文将从兴趣圈层建设难点及构建方案等角度拆解如...
从MySQL到ByteHouse,抖音精准推荐存储架构重构解读
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 抖音依靠自身推荐系统为用户推送可能感兴趣的视频内容,其中兴趣圈层是推荐的重要能力,通过理解核心用户的偏好特征,判... ByteHouse是一款OLAP引擎,具备查询效率高的特点,在硬件需求上相对较低,且具有良好的水平扩展性,如果数据量进一步增长,可以通过增加服务器数量来提升处理能力。本文将从兴趣圈层建设难点及构建方案等角度拆解如何基...
